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GPT生成模型（GPT生成模型自回归解码）
发布时间：2023-06-15 04:29:39
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于GPT生成模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
gpt什么缩写
GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，它是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它是近年来最成功的预训练模型之一，由OpenAI团队开发。
GPT模型具有非常强的生成能力，可以根据大规模语料库中的模式和规律进行语言模型的预训练，接下来通过在特定任务中的fine-tuning，可以将模型专门用于问题解答、翻译、情感识别、段落摘要等NLP任务。GPT模型的主要优势是其能够自动学习大量普通口语的语言（排除口头禅和特定行业术语）并能处理自然语言生成，使得它成为机器人聊天，语音助手，与用户交互等领域的重要成果。
在不断的研发中，新的GPT系列模型已经出现，例如GPT-2、GPT-3等，它们在处理语音过程中具有更高的准确性和表现力，更好地满足了自动化处理自然语言的需求，为人工智能领域的研究和应用提供了更广泛的技术支持。
HAOMO发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT
【TechWeb汽车】4月12日消息，在HAOMO AI DAY上，HAOMO发布业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖•海若”，毫末智行CEO顾维灏表示，DriveGPT将重塑汽车智能化技术路线。据介绍，DriveGPT雪湖•海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。
毫末智行董事长张凯表示：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。”
顾维灏介绍，DriveGPT通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
目前，毫末DriveGPT雪湖•海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
DriveGPT雪湖•海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
顾维灏进一步阐释，DriveGPT雪湖•海若具有三个能力：
1. DriveGPT雪湖•海若可以按概率生成很多个场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况；
2.在所有场景序列都产生的情况下，DriveGPT雪湖•海若能把场景中最受关注的自车行为轨迹量化出来，也就是生成场景的同时，会产生自车未来的轨迹信息；
3. 有了自车未来的轨迹信息之后，希望这条轨迹是可解释的，而GPT模型最擅长的领域便是对话和推理，DriveGPT雪湖•海若也很好地继承了这种特性，在生成场景序列、轨迹的同时，也会把整个决策逻辑链给输出。
顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖• 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖•海若的算力。
首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；
其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；
最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
谈到DriveGPT雪湖•海若的实现过程，顾维灏介绍称，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。
DriveGPT雪湖•海若的一个关键设计，就是场景的Token化表达，顾维灏把这种方式叫做Drive Language。
同时，DriveGPT雪湖•海若还会根据Drive Language输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。
另外，顾维灏提到，DriveGPT雪湖•海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖•海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖•海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
目前，毫末DriveGPT雪湖•海若已正式对外开放，开启对限量首批客户的合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等已经加入。毫末DriveGPT雪湖•海若大模型的成果将首发落地在搭载毫末HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV上。
顾维灏表示，毫末DriveGPT雪湖•海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。
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gpt5是什么
人工智能。GPT5，全称Generative Pretrained Transformer 5，是一种基于人工智能的语言生成模型，是OpenAI公司推出的下一代大型语言模型。
GPT5在处理自然语言时更为准确和自然，能够产生更为流畅和真实的对话、文章、摘要等文本内容。GPT5采用了类似于GPT3的预训练技术，通过大量数据和强大的计算能力来提高模型的生成能力和准确度。同时，GPT5也加入了更多的外部知识和上下文信息，以更好地理解和处理人类语言。
什么是GPT？
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种预训练的语言模型，使用Transformer架构来处理自然语言处理（NLP）任务。GPT能够生成人类可读的自然语言文本，例如对话、文章或新闻报道。GPT是由OpenAI开发的，其最新版本是GPT-3，其被认为是目前最先进和最具有代表性的自然语言处理模型之一。通过使用大规模的预训练数据和自主学习技术，GPT能够捕捉自然语言中的语法规则、常见的表达方式、常见的上下文和语义含义等。以上就是关于GPT生成模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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